GPU 图形处理器(英语:Graphics Processing Unit，缩写:GPU)，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等...稍微想一下都应该知道，1 和 3 还是处在一个数量级的，而几个和几千个就不是一个数量级了，因此，我们在进行巨型矩阵的运算过程中，使用 GPU 是必须的。下面我们就来看一下如何使用 GPU 运行代码。...用 GPU 运行代码 用 GPU 运行代码的方法非常的简单，我在这里以 tensorflow 为例进行讲解。首先我们需要安装 tensorflow，直接使用 pip 安装即可。...然后只要是存在当前版本的组件就把前面的勾去掉，因为都装好了，再装一遍没有意义，完成后点击下一步，如图所示。 选择安装位置，点击下一步，等待安装完成，安装完成后如图所示。...cuDNN SDK 的安装 接下来我们安装 cuDNN SDK，首先进入官网，如图所示。 点击下载 cuDNN，可能需要注册一个账号并登录，我已经登录过了，登陆后的页面如图所示。
本文详细介绍如何开始深度学习，首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API，后端为TensorFlow的GPU版本。...这与我（Tamim Mirza）在自己的深度学习项目中使用的程序相同，它对我很有帮助。本文旨在在一个地方汇集所有必要和更新的信息，而不是挨个搜索它们。 让我们开始吧。 什么是深度学习？...我推荐VS2017（因为我就在使用），因为它的性能要比以往版本好，安装也会很容易。但你也可以使用2010年至2017年的任何VS版本。...下载PyCharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/ 适用于Visual Studio 2017的Python工具 注意：我没有在Visual Studio 2015...或更早版本中使用Python工具，因此我不确定它们是如何运行的 对于Visual Studio 2017，启动Visual Studio Installer并选择要安装的“Python Development
我们先从一台机器上的几个 GPU 上并行化简单图形开始。 一台机器上多设备 只需添加 GPU 显卡到单个机器，您就可以获得主要的性能提升。 事实上，在很多情况下，这就足够了。...在本节中，我们将介绍如何设置您的环境，以便 TensorFlow 可以在一台机器上使用多个 GPU 卡。 然后，我们将看看如何在可用设备上进行分布操作，并且并行执行它们。...您必须下载并安装相应版本的 CUDA 和 cuDNN 库（如果您使用的是 TensorFlow 1.0.0，则为 CUDA 8.0 和 cuDNN 5.1），并设置一些环境变量，以便 TensorFlow...不幸的是，这种复杂的算法是谷歌内部的，它并没有在 TensorFlow 的开源版本中发布。它被排除在外的原因似乎是，由用户指定的一小部分放置规则实际上比动态放置器放置的更有效。...软放置 默认情况下，如果您尝试在操作没有内核的设备上固定操作，则当 TensorFlow 尝试将操作放置在设备上时，您会看到前面显示的异常。
目前常见的深度学习框架有很多，最出名的是：PyTorch（facebook出版）， Tensorflow（谷歌出版），PaddlePaddle（百度出版）。...安装CUDA 安装CUDA（Compute Unified Device Architecture）意味着在您的电脑上部署NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。...CUDA允许开发者利用NVIDIA GPU（图形处理器）进行通用计算，而不仅仅是图形处理。...cuDNN的设计旨在简化集成到更高级的机器学习框架中，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等，这些框架在内部使用cuDNN来加速它们的运算。..._version_) print(torch.cuda.is_available()) 安装CPU版本PyTorch 如Windows电脑上没有Nvidia显卡，则安装CPU版本PyTorch #创建PyTorch
在这里，我想分享在生产中使用PyTorch最常见的5个错误。考虑过使用CPU吗？使用多线程？使用更多的GPU内存？这些坑我们都踩过。...eval模式、detach和no_grad的方法造成了很多混乱。让我来解释一下它们是如何工作的。在模型被训练和部署之后，以下是你所关心的事情：速度、速度和CUDA内存溢出异常。...错误 #2 — 没有使能cudnn优化算法 你可以在nn.Module中设置很多布尔标志，有一个是你必须知道的。使用cudnn.benchmark = True来对cudnn进行优化。...它的意思是，如果你的数据形状变化不大(参见错误#2)，JIT是一种选择。老实说，和上面提到的no_grad和cudnn相比，它并没有太大的区别，但可能有。这只是第一个版本，有巨大的潜力。...即使使用AWS，一个实例也将花费你大约100美元/天(最低价格是0.7美元/小时)。也许有人会想“如果我用5个CPU来代替1个GPU可以吗？”。所有试过的人都知道这是一个死胡同。
这是因为概要文件没有将其输出与TensorFlow用户构建的原始图形关联起来。...虽然这个选项忽略了将已经计算的梯度与其他模型层的梯度计算重叠的机会，但是在使用持久内核实现的情况下，它可以提高性能，包括批处理规范化和某些cuDNN rns。...这些都可以在最新的cuDNN 7.4.1版本中获得。 这些新实现支持更有效的内存访问，并且在许多典型用例中可以接近内存带宽峰值。...例如，在DGX-1V、8 Tesla V100 gpu上训练SSD网络(带有ResNet-34骨干)时，使用cuDNN新的NHWC和融合批处理规范化支持，与使用NCHW数据布局运行且没有融合批处理规范化相比...当批处理大小较小时，cuDNN库可以使用在某些情况下使用持久算法的RNN实现。 虽然cuDNN已经为几个版本提供了持久的rnn支持，但是我们最近针对张量核对它们进行了大量的优化。
我自己在测试这个工具的时候发现，拿任何一个框架，同样的模型，相同的数据测试它是最快的。 接下来是CuDNN，它跟TensorRT是一对,我们可以理解为CuDNN是提供了训练时候的库。...需要注意的是：1、不要忘了在环境变量中把路径加进去。2、在安装Caffe和TensorFlow的时候，如果选择使用CUDA或者CuDNN在系统，记得加上lib的库。...TensorFlow的框架，推荐大家使用TensorRT，能够加速推理。 Caffe的安装是基于CuDNN和CUDA的版本。...然后是配置软件环境，如果能自己配置好一个软件环境，包括安好的拓展、框架，就可以直接实验了。 后边的管理系统和加速工具，就是代表真正生产力的工具。 Q&A DIGITS是否收费，我们如何使用？...我在很早之前用过虚拟机里的CUDA，但是使用起来太麻烦了，不建议大家在虚拟机里使用CUDA，但是确实是可以用的。
使用英伟达软件堆栈（NVIDIA®DGX-1™）（NVIDIA®DGX-1™（NVIDIA®Tesla®P100））进行训练 （图片翻译：训练：用NVIDIA® DGX-1™合成数据（1、2、4和8核图形处理器...使用NVIDIA®Tesla®K80进行训练 （图片翻译：训练：用NVIDIA®Tesla®K80合成数据（1、2、4和8核图形处理器（GPUs））） 详细信息和附加结果请阅读后面的谷歌计算引擎...使用NVIDIA®Tesla®K80进行分布式训练 （图片翻译：训练：用NVIDIA®Tesla®K80合成数据（1、8、16、32、64核图形处理器（GPUs））） 详细信息附加结果请阅读后面的亚马逊...结果 （图片翻译：训练：用NVIDIA® DGX-1™合成数据（1、8、16、32、64核图形处理器（GPUs）） 训练合成数据的结果 训练实际数据的结果 上述图表不包括在 8 GPU...上述平台的GPU是以默认设置来运行的。对NVIDIA®Tesla®K80而言，这就意味着没有使用GPU加速。
j、使用cpu进行训练与预测的问题 对于keras和tf2的代码而言，如果想用cpu进行训练和预测，直接装cpu版本的tensorflow就可以了。...o、为什么按照你的环境配置后还是不能使用 问：up主，为什么我按照你的环境配置后还是不能使用？ 答：请把你的GPU、CUDA、CUDNN、TF版本以及PYTORCH版本B站私聊告诉我。...答：这是版本问题，建议使用torch1.2以上版本 其它有很多稀奇古怪的问题，很多是版本问题，建议按照我的视频教程安装Keras和tensorflow。...至于和原版的比较，我没有能力训练coco数据集，根据使用过的同学反应差距不大。 v、我的检测速度是xxx正常吗？我的检测速度还能增快吗？ 问：你这个FPS可以到达多少，可以到 XX FPS么？...答：基本上可以达到，我都用voc数据测过，我没有好显卡，没有能力在coco上测试与训练。 v、我的检测速度是xxx正常吗？我的检测速度还能增快吗？
因此，在这里，TensorFlow 不会在 Python 上花费额外的时间，而且它在 C++ 中有一个优化的实现。在这种情况下，为什么 TensorFlow 版本没有更快一些呢？...我听说 PyTorch 在 cuDNN 级别上进行了更好的优化。有人能提供更多细节吗？是什么阻止了 TensorFlow 做同样的事情？...我所知道的惟一优化是 PyTorch 使用 NCHW 格式 (针对 cuDNN 进行了更好的优化)，而 TensorFlow 默认使用 NHWC。...我可以想到的唯一猜测是数据格式，或者某些 ops 调用 CUDA/cuDNN 的方式。 entarko： 正如你所说，这两个库都使用 cuDNN，所以在较低级别上使用的大多数算法是相似的。...突然之间，你可以在批处理维度上进行向量化的数量变得非常少了，并且你已经传播了其余的数据，但没有获得多少收益。 实际上，以前有几个框架使用这种格式，比如来自 Nervana 的 Neon。
作者：刘才权 编辑：田 旭 安装平台 1 平台 目前TensorFlow已支持Mac、Ubuntu和Windows三个主流平台（64位平台）， 2 GPU vs CPU 在安装时可以选择安装版本是否支持...Ubuntu16.04+TensorFlow(GPU)源码编译 1 Ubuntu系统安装 目前，大多数计算机，包括台式机已没有了光驱，同时，Ubuntu的系统安装盘也不易获得。...在CUDA的下载目录运行， sudo sh cuda_xxx.run 要注意的是，在询问是否安装“NVIDIA Accelerated Graphics Driver”可以选择“是”， Install...CUDA安装结束后，则可以恢复到图形界面模式， sudo service lightdm start 到这里，CUDA的安装还不算结束，需要将CUDA相关的内容添加到系统环境变量中。...《NVIDIA CUDA INSTALLATION GUIDE FOR LINUX》，并没有发现这一条，《NVIDIA CUDA INSTALLATION GUIDE FOR LINUX》 在实际使用中
图形处理器（GPU）具有大规模并行架构，由数千个更小且更有效的核芯（大致以千计）组成，能够同时处理多个任务。...这里的安装步骤是我copy前辈的文章，我之前直接用的这条安装命令 pip install tensorflow，但是最后使用时，它提示我没有CUDA之类的东西，我查看安装的包时，发现tensorflow-cpu...与tensorflow-gpu都安装上，看完这篇博客后，才知道gpu也捆绑安装了，运行代码时，总是报红提示我缺少 “动态链接”等，好像使用GPU时需要安装 cuda8+cudnn5等，比较麻烦，小白的我未尝试...如果你不介意，当然也可以凑活着这么用。 上面说了这么多，如何才能安装简洁的tensorflow? 利用下面的命令安装，强制安装CPU版本。...注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如果需要 请搜索其他博文。 注意：一定要在 刚刚创建的tensorflow的环境下安装！
另外，我选择的是Ubuntu桌面版本，不过关闭了图形界面X，电脑启动会进入终端模式。 如果需要图形界面，只需要输入：startx 及时更新 更新可以使用下面这个命令 ?...深度学习堆栈 为了展开深度学习，我们需要如下软件来使用GPU： GPU驱动：让操作系统和显卡可以对话 CUDA：能让GPU运行通用目的代码 CuDNN：CUDA之上的神经网络加速库 深度学习框架：TensorFlow...安装CuDNN 我用的是CuDNN 5.1，因为最新的TensorFlow不支持CuDNN 6。下载CuDNN，你需要创建一个免费的开发者账号。下载之后，用如下命令安装。 ?...Anaconda Anaconda是一个很棒的Python软件包管理器，我现在使用了Python 3.6版本，所以对应的使用Anaconda 3版本，安装如下： ?...TensorFlow 最流行的深度学习框架，安装： ? 为了检查一下TensorFlow安装好没有，可以运行MNIST看看： ? 应该能在训练过程中，看到loss的逐渐减少： ?
硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算，我给这套系统的总预算是1700美元（约11650元）。 GPU 肯定得买Nvidia，没有其他选择。...另外，我选择的是Ubuntu桌面版本，不过关闭了图形界面X，电脑启动会进入终端模式。...如果需要图形界面，只需要输入：startx 及时更新 更新可以使用下面这个命令： 深度学习堆栈 为了展开深度学习，我们需要如下软件来使用GPU： GPU驱动：让操作系统和显卡可以对话 CUDA：能让GPU...安装好CUDA之后，下面的代码能把CUDA添加到PATH变量： 现在可以检验一下CUDA装好没有，运行如下代码即可： 删除CUDA或GPU驱动，可以参考如下代码： 安装CuDNN 我用的是CuDNN 5.1...Anaconda Anaconda是一个很棒的Python软件包管理器，我现在使用了Python 3.6版本，所以对应的使用Anaconda 3版本，安装如下： TensorFlow 最流行的深度学习框架
深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？...虽然它不是免费的，但你可以从 CPU 后端无缝切换到 GPU 后端，而且你可以根据所使用的处理器按秒付费。 ? 他们的价格也很值得考虑。...创建虚拟机的步骤取决于你所选择的云供应商。 在我写的《Hands-on Transfer Learning with Python》第二章中详细介绍了如何在 AWS 上创建和实例化自己的虚拟机。...因此我们用的是旧版的 CUDA 9.0，你可以从历史版本的发布页面获取该版本。如果你在服务器上，最好用终端直接下载安装文件，并用下面的命令配置 CUDA： ? 3....cuDNN 库为神经网络中的标准例程提供了高度优化的实现，包括正向和反向卷积、池化、归一化和激活层。深度学习从业者可以依赖 cuDNN 加速在 GPU 上广泛使用的深度学习框架。
1.15环境的配置： 其中，Tensorflow，CUDA，CUDNN均选择自己需要的版本来下载。.../cuda-toolkit-archive CUDNN的安装： https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn * 使用Firefox Web Browser 在密码验证时有问题...Tensorflow的安装：https://www.bilibili.com/video/BV1UE411N7gS Tensorflow-CUDA-CUDNN版本对照表： https://www.tensorflow.org...（向下兼容） 2.如果装完驱动之后返回图形界面时黑屏，请重装系统，之后使用nvidia-smi确认驱动是否安装成功。若未成功，请重新选择驱动版本进行安装。...6.若是在Anaconda下面创建的环境，可以通过指定CUDA版本进行CUDA的安装，但是没有对应版本的CUDNN库，可以将下载的CUDNN解压，直接替换Anaconda-pkg里CUDNN的内容，CUDA
在某种程度上，所有机器学习框架的核心都是将全部内容转化为图形，而这些图形的边缘和顶点可以表示特征之间的相关性和连接性。它们可能会将连接表征为单标量权重、矩阵抑或描述关系或特征集的张量。...Poplar 插入了 Graphcore 所开发的许多库元素之一（类似于英伟达为其 GPU 提供的 cuDNN 元素），并插入诸如卷积或不同的基元来取代 TensorFlow 中编写的高级描述。...随后它会通过将它们扩展为完整而复杂的图形「引爆」这些图形的边和顶点。这款软件能够对处理元件和内部通信资源进行映射和划分，因此它能够处理图形并创建可以馈送至处理器的程序。 ?...而 Poplar 的目的便是采取更多诸如 TensorFlow 做出的抽象图形描述，将它们展开为包含全部边缘和顶点的整体图，而后分解为可以分配到处理元素中的工作包。...如果我有一块可以连接在一起并使用多个处理器来进行速度训练的计算硬件，那么我可以使用其他处理器在不同的时间进行部署或推断；只要设计的处理器不必以特定的方式进行调整和控制来实现高性能，这便可能实现。」
连接虚拟机 首先，我的服务器分配的IP是10.0.3.153，端口是9380至9389，服务器的域名为ras.sysu.edu.cn 服务器分配设置 有两种方法： 使用ssh...7.5.18 版本为7.5，大于7.0 检查cudnn版本 (tensorflow) -> root@JinZili:Public $ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h..."driver_types.h" 版本为6，大于3 检查GPU的CUDA compability 从服务器虚拟机使用指南查到Amax的GPU版本为Tesla K40c。...lib版本 解决方法 在conda的虚拟环境下运行conda install tensorflow-gpu==1.3，然后就能导入Tensorflow了 成功导入...tensorflow版本较低，有些函数名字与新版的不同，导致官方样例无法运行 心得 以前试图为自己访问外国网站的服务器配置图形界面，但悟性不足，未能解决。
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